郭王玥蕊 張伯超

內(nèi)容提要：要在高質(zhì)量發(fā)展中推動(dòng)共同富裕，需以完善收入分配格局為重要抓手，而二元經(jīng)濟(jì)要素錯(cuò)配則是解析中國收入分配差距的一個(gè)重要視角。通過從二元經(jīng)濟(jì)要素錯(cuò)配視角展開對(duì)收入分配的研究發(fā)現(xiàn)：各省農(nóng)業(yè)與非農(nóng)業(yè)部門間存在要素錯(cuò)配問題，但錯(cuò)配水平呈現(xiàn)出逐年下降趨勢(shì)；相較于中共十八大期間，十九大期間多數(shù)省份的農(nóng)業(yè)部門與非農(nóng)業(yè)部門的勞動(dòng)與資本投入問題有所好轉(zhuǎn)；要素錯(cuò)配影響收入差距存在空間差異，且在不同階段錯(cuò)配對(duì)于收入差距的作用不盡相同；此外，降低要素錯(cuò)配程度對(duì)縮小城鄉(xiāng)收入差距具有積極作用，西部地區(qū)這一效應(yīng)尤為明顯。

一、 引 言

中國經(jīng)濟(jì)正穩(wěn)步朝著高質(zhì)量發(fā)展階段邁進(jìn)，人民的收入水平有了極大提高，中共十九屆五中全會(huì)更是把“全體人民共同富裕取得更為明顯的實(shí)質(zhì)性進(jìn)展”寫入2035年中國基本實(shí)現(xiàn)社會(huì)主義現(xiàn)代化的遠(yuǎn)景目標(biāo)中。但仍需看到，中國發(fā)展不平衡不充分問題依舊突出，“不平衡不充分”的重要表現(xiàn)之一，就是收入分配差距還比較大。收入分配結(jié)構(gòu)失衡會(huì)導(dǎo)致中等收入群體規(guī)模不足，這必將阻礙共同富裕目標(biāo)的扎實(shí)推進(jìn)。當(dāng)前，學(xué)術(shù)界已從多個(gè)角度對(duì)中國收入分配差距問題展開了有益探索。一部分學(xué)者側(cè)重于從政府制度層面考慮，如探究發(fā)展戰(zhàn)略、戶籍制度、公共養(yǎng)老保險(xiǎn)制度等對(duì)收入分配的影響(林毅夫和陳斌開，2013；陳純槿和李實(shí)，2013；何立新，2007)；另有一部分學(xué)者側(cè)重于從市場(chǎng)層面考慮，探究經(jīng)濟(jì)全球化、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、不完全競(jìng)爭(zhēng)等對(duì)收入分配的影響(張幼文，2002；林毅夫和劉明興，2003；陳斌開和林毅夫，2012；簡(jiǎn)澤等，2016)；還有一部分學(xué)者對(duì)中國收入分配結(jié)構(gòu)的變化規(guī)律展開了研究(白重恩和錢震杰，2009；王林輝和袁禮，2018)。總體來看，已有研究對(duì)理解中國收入分配差距問題具有重要參考價(jià)值，但其中對(duì)要素錯(cuò)配尤其是二元經(jīng)濟(jì)要素錯(cuò)配影響收入分配差距的關(guān)注卻遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。需要看到，隨著中國開放程度逐步擴(kuò)大、工業(yè)化城市化戰(zhàn)略不斷推進(jìn)，加上受到城鄉(xiāng)二元制度等因素的制約，地方政府的勞動(dòng)力、資本等要素配置有著明顯偏非農(nóng)化傾向，農(nóng)業(yè)與非農(nóng)業(yè)部門間要素錯(cuò)配問題切實(shí)存在。二元經(jīng)濟(jì)要素錯(cuò)配應(yīng)是解析中國收入分配差距的一個(gè)重要視角。

縱觀現(xiàn)有的針對(duì)不同維度的要素錯(cuò)配測(cè)度方法，比較有代表性的有陳永偉和胡偉民(2011)參考Aoki(2009)模型提出的行業(yè)間錯(cuò)配所致總體生產(chǎn)效率及產(chǎn)出損失的二層架構(gòu)測(cè)算方法，以及柏培文和楊志才(2019)參考Brandt等(2013)模型提出的以有效生產(chǎn)率和實(shí)際生產(chǎn)率的差異程度衡量要素錯(cuò)配的測(cè)算方法，等等。本文借鑒張伯超等(2019)，綜合Aoki模型的二層架構(gòu)安排與Brandt模型測(cè)算扭曲錯(cuò)配狀態(tài)與最優(yōu)配置狀態(tài)下要素投入比例的思路，對(duì)二層架構(gòu)模型求解過程加以修正，并利用該簡(jiǎn)化模型測(cè)算中國二元經(jīng)濟(jì)要素錯(cuò)配引致TFP損失程度和變動(dòng)趨勢(shì)，這將是后續(xù)進(jìn)一步研究的基礎(chǔ)。其中，與本主題最為密切相關(guān)的文獻(xiàn)為柏培文和楊志才(2019)的研究，皆是基于二元經(jīng)濟(jì)的視角，但本文采用的修正后的二層架構(gòu)測(cè)算模型，在測(cè)算要素錯(cuò)配引致TFP損失的基礎(chǔ)上，可進(jìn)一步測(cè)算農(nóng)業(yè)與非農(nóng)業(yè)部門內(nèi)要素投入比例情況。隨后，亦從省份間、地區(qū)間和產(chǎn)業(yè)間不同維度探討二元經(jīng)濟(jì)要素錯(cuò)配影響收入差距的空間差異，并實(shí)證檢驗(yàn)了二元經(jīng)濟(jì)要素錯(cuò)配對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的影響。最后，針對(duì)性地提出了中國完善收入分配格局的相關(guān)建議，為探索共同富裕道路提供了一定參考。

二、 要素錯(cuò)配定量評(píng)估模型構(gòu)建與樣本數(shù)據(jù)選取

1. 二元經(jīng)濟(jì)要素錯(cuò)配的定量評(píng)估模型

由此可得各省的總體全要素生產(chǎn)率計(jì)算公式：

(1)

(2)

(3)

(4)

將式(4)代入式(1)，可得有效狀態(tài)下各省的總體全要素生產(chǎn)率：

(5)

如前所述，本文將二元部門差異導(dǎo)致的要素錯(cuò)配歸結(jié)為全要素生產(chǎn)率損失。可得農(nóng)業(yè)與非農(nóng)業(yè)部門間總要素錯(cuò)配所致的全要素生產(chǎn)率損失程度為：

(6)

2. 數(shù)據(jù)來源

三、 要素錯(cuò)配程度估計(jì)結(jié)果

1. 農(nóng)業(yè)與非農(nóng)業(yè)間總要素錯(cuò)配程度

表1給出了30個(gè)省級(jí)行政區(qū)(港澳臺(tái)和西藏除外)農(nóng)業(yè)與非農(nóng)業(yè)部門要素錯(cuò)配的測(cè)算結(jié)果，可以發(fā)現(xiàn)，各省二元經(jīng)濟(jì)部門間要素錯(cuò)配情況存在較大差異。從資源錯(cuò)配的程度高低來看，近年來東部地區(qū)北京、天津、上海的資源錯(cuò)配程度最低，基本維持在10%以下；東部地區(qū)河北、遼寧、浙江、山東和廣東5省，中部地區(qū)山西、吉林、黑龍江和河南4省，以及西部地區(qū)的內(nèi)蒙古、青海、寧夏和新疆4省(區(qū))的要素錯(cuò)配程度處于較低水平，基本在10%至25%之間波動(dòng)；東部地區(qū)福建省，中部地區(qū)江西、湖北和湖南3省，以及西部地區(qū)廣西、重慶、四川、云南、陜西和甘肅6省(區(qū)、市)的要素錯(cuò)配程度較高，其錯(cuò)配造成的全要素生產(chǎn)率損失約在25%至40%區(qū)間內(nèi)浮動(dòng)；相比之下，東部地區(qū)的江蘇省和海南省、中部地區(qū)的安徽省，以及西部地區(qū)貴州省的要素錯(cuò)配程度則大得多，大多高于40%(1)傳統(tǒng)上，中國被劃分為東、中、西三大經(jīng)濟(jì)區(qū)域(不含港澳臺(tái))，具體劃分為：東部地區(qū)包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、海南11個(gè)省(市)；中部地區(qū)包括山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南8個(gè)省份；西部地區(qū)包括內(nèi)蒙古、廣西、重慶、四川、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆12個(gè)省(區(qū)、市)。。

從資源錯(cuò)配程度的變動(dòng)趨勢(shì)來看，海南、江西和貴州基本呈上升態(tài)勢(shì)；東部地區(qū)北京、天津和廣東，中部地區(qū)山西、吉林、黑龍江和河南，西部地區(qū)云南和甘肅雖然下降的速度不盡相同，但整體上呈現(xiàn)逐年下降態(tài)勢(shì)；東部地區(qū)遼寧、江蘇和山東，中部地區(qū)湖北和湖南，西部地區(qū)廣西近年來基本保持平穩(wěn)水平，未有明顯的升降趨勢(shì)特征；東部地區(qū)河北，西部地區(qū)四川、陜西、寧夏和新疆的資源錯(cuò)配程度呈波動(dòng)態(tài)勢(shì)；此外，以2011年為界，上海呈現(xiàn)先下降后上升的趨勢(shì)，浙江、福建和安徽以2013年為界先上升后下降，內(nèi)蒙古、重慶和青海則先下降后趨于平穩(wěn)。

從資源錯(cuò)配程度的區(qū)域間比較來看，整體上錯(cuò)配程度西部地區(qū)最高、中部地區(qū)居中、東部地區(qū)最低。但自2009年起，各地區(qū)錯(cuò)配呈不同程度上升，2013年后中西部地區(qū)錯(cuò)配程度卻直轉(zhuǎn)下降，2017年時(shí)西部地區(qū)錯(cuò)配程度仍保持最高，東部地區(qū)居中，而中部地區(qū)最低。

表1 2000-2017年各省農(nóng)業(yè)與非農(nóng)業(yè)間總錯(cuò)配 單位：%

(續(xù)表)

2. 農(nóng)業(yè)與非農(nóng)業(yè)間資本錯(cuò)配程度

表2給出了二元部門間資本錯(cuò)配的測(cè)算結(jié)果。從資本錯(cuò)配的變動(dòng)趨勢(shì)來看，東部地區(qū)海南和江蘇的資本錯(cuò)配現(xiàn)象最為嚴(yán)重，其中，海南呈現(xiàn)以2007年為拐點(diǎn)的U型趨勢(shì)，江蘇則持續(xù)上升；遼寧和廣東的資本錯(cuò)配程度起初相對(duì)較高，但遼寧2001至2003年間急速下降，后又逐步上升，廣東雖呈現(xiàn)出以2007年為拐點(diǎn)的倒U型趨勢(shì)，但整體資本錯(cuò)配變化并不大；北京、天津和上海整體來看資本錯(cuò)配程度較低，但北京呈現(xiàn)明顯下降之勢(shì)，上海則有上升趨勢(shì)，天津以2007年為拐點(diǎn)呈現(xiàn)倒U型趨勢(shì)；其余省份的資本錯(cuò)配程度在2013年之前上升，之后調(diào)頭下降。中部地區(qū)山西、黑龍江和安徽的資本錯(cuò)配程度起初較低，山西以2009年為拐點(diǎn)先升后降，而黑龍江和安徽皆以2013年為界，此前資本錯(cuò)配快速增長(zhǎng)，之后緩慢下降；吉林的資本錯(cuò)配程度起初較高，隨后波動(dòng)下降；江西資本錯(cuò)配程度持續(xù)上升；其余省份以2013年為界先升后降。西部地區(qū)內(nèi)蒙古和重慶的資本錯(cuò)配程度約在20%上下波動(dòng)；甘肅和寧夏早期呈現(xiàn)先降后升的U型趨勢(shì)，但2013年后資本錯(cuò)配程度轉(zhuǎn)而下降；其余省份起初資本錯(cuò)配程度較低，隨后不斷上升，但近年來亦有拐頭向下的趨勢(shì)。

由于各區(qū)域的農(nóng)村金融發(fā)展程度不同，這必然會(huì)使得區(qū)域間資本錯(cuò)配程度存在差異。從資本錯(cuò)配程度的區(qū)域間比較來看， 2003年后各地區(qū)資本錯(cuò)配多呈上升態(tài)勢(shì)，原因在于，雖然2003年中央已開始提出“工業(yè)反哺農(nóng)業(yè)、城市支持農(nóng)村”的統(tǒng)籌城鄉(xiāng)發(fā)展戰(zhàn)略，但農(nóng)業(yè)部門的發(fā)展速度仍然滯后于非農(nóng)業(yè)部門。起初，東、中、西部的資本錯(cuò)配程度按由高到低依次排列，可由于中部地區(qū)資本要素錯(cuò)配程度上升迅猛，在此后近十年間資本錯(cuò)配程度大體上呈現(xiàn)出中部最高、東部居中、西部最低的格局。但2013年之后資本錯(cuò)配問題有所緩和，各地區(qū)資本錯(cuò)配開始展現(xiàn)出不同程度的下降，其中屬中部地區(qū)下降最為明顯。2017年時(shí)資本錯(cuò)配格局轉(zhuǎn)變?yōu)闁|部最高、西部居中、中部最低。

表2 各省農(nóng)業(yè)與非農(nóng)業(yè)間資本錯(cuò)配 單位：%

(續(xù)表)

3. 農(nóng)業(yè)與非農(nóng)業(yè)間勞動(dòng)錯(cuò)配程度

表3為各省二元部門間勞動(dòng)錯(cuò)配的測(cè)算結(jié)果。從勞動(dòng)錯(cuò)配的變動(dòng)趨勢(shì)來看，東部地區(qū)的省份整體呈現(xiàn)下降態(tài)勢(shì)，但近年出現(xiàn)上升勢(shì)頭。中部地區(qū)山西的勞動(dòng)錯(cuò)配水平前期未有明顯變化，但自2007年起出現(xiàn)大幅下降，2015年后表現(xiàn)出上升趨勢(shì)；吉林、河南和湖南以2015年為界，之前下降趨勢(shì)明顯，之后轉(zhuǎn)而上升；其余省份皆表現(xiàn)出明顯下降趨勢(shì)。西部地區(qū)內(nèi)蒙古和甘肅勞動(dòng)錯(cuò)配水平大體上以2005年為界先升后降；貴州的勞動(dòng)錯(cuò)配程度波動(dòng)較大；陜西和寧夏前期下降明顯，2011年左右出現(xiàn)上升，但很快又回歸下降；其余省份則存在明顯下降趨勢(shì)。

從勞動(dòng)錯(cuò)配程度的區(qū)域間比較來看，東、中、西部地區(qū)皆呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，原因在于，政府積極推行的城鄉(xiāng)經(jīng)濟(jì)一體化、鄉(xiāng)村振興等系列政策收獲了一定成效，使得農(nóng)業(yè)部門與非農(nóng)業(yè)部門間的勞動(dòng)力供需更加匹配。此外，可以看到勞動(dòng)錯(cuò)配程度整體上呈現(xiàn)西部最高、中部居中、東部最低的格局。根據(jù)經(jīng)濟(jì)學(xué)規(guī)律，地區(qū)經(jīng)濟(jì)越發(fā)達(dá)，交通、網(wǎng)絡(luò)等基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)越齊全，越有利于減少勞動(dòng)力的工作搜尋成本，促進(jìn)勞動(dòng)力城鄉(xiāng)間流動(dòng)，這也為更進(jìn)一步推進(jìn)鄉(xiāng)村振興政策提供了理論支撐。

4. 農(nóng)業(yè)與非農(nóng)業(yè)間要素配置效率與要素投入扭曲程度的分析

2012年在勞動(dòng)要素投入方面，只有江蘇、浙江、福建、海南、安徽、江西和四川7省表現(xiàn)出農(nóng)業(yè)部門勞動(dòng)投入不足(pli<1)、非農(nóng)業(yè)部門勞動(dòng)投入過度(pli>1)，其他省皆是農(nóng)業(yè)部門勞動(dòng)力過剩、非農(nóng)業(yè)部門勞動(dòng)力不足。資本要素投入方面，各省皆表現(xiàn)出農(nóng)業(yè)部門資本投入不足，非農(nóng)業(yè)部門嚴(yán)重資本冗余的現(xiàn)象。通過以上數(shù)據(jù)可發(fā)現(xiàn)，二元部門間勞動(dòng)要素錯(cuò)配問題依舊嚴(yán)重，非農(nóng)業(yè)部門相對(duì)于農(nóng)業(yè)部門配置了較多資本與較少勞動(dòng)力。城市與鄉(xiāng)村的二元分割正是造成該現(xiàn)象的因素之一，這恰恰印證了黨十八大提出的“城鄉(xiāng)發(fā)展一體化是解決‘三農(nóng)’問題的根本途徑”的判斷。2017年在勞動(dòng)要素投入方面，農(nóng)業(yè)部門勞動(dòng)力投入上升的省為河北、遼寧、山西、吉林、河南和湖南，意味著80%的省份勞動(dòng)力投入有所下降，有過半省份的勞動(dòng)冗余狀況有所改善，但原先勞動(dòng)投入不足省份的勞動(dòng)力短缺問題則出現(xiàn)了惡化；非農(nóng)業(yè)部門中除了河北、遼寧、山西、吉林和湖南的勞動(dòng)投入不足情況繼續(xù)惡化之外，其余省份的勞動(dòng)力投入皆有所增加。在資本要素投入方面，除上海、海南、黑龍江、重慶、貴州、青海和新疆外，其余省份的農(nóng)業(yè)部門資本投入不足問題皆有好轉(zhuǎn)；而非農(nóng)部門中出現(xiàn)資本冗余惡化與改善的省份數(shù)量參半?？傮w而言，2017年相比于2012年的整體錯(cuò)配情況有所改善，但由于農(nóng)業(yè)相較于非農(nóng)業(yè)發(fā)展速度較慢，要素錯(cuò)配問題依舊嚴(yán)峻。同年的十九大也關(guān)注到了這一問題，并首次提出“鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略”，強(qiáng)化了“建立健全城鄉(xiāng)融合發(fā)展的體制機(jī)制和政策體系，加快推進(jìn)農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化”的戰(zhàn)略部署。

表3 各省農(nóng)業(yè)與非農(nóng)業(yè)間勞動(dòng)錯(cuò)配 單位：%

表4 2012年與2017年各省農(nóng)業(yè)與非農(nóng)業(yè)要素投入比例情況

圖1為中國農(nóng)業(yè)與非農(nóng)業(yè)部門間要素錯(cuò)配的變動(dòng)趨勢(shì)，2000-2017年中國農(nóng)業(yè)與非農(nóng)業(yè)部門間的總要素錯(cuò)配大體上呈現(xiàn)緩和態(tài)勢(shì)，其中，勞動(dòng)錯(cuò)配問題持續(xù)改善，反觀資本要素錯(cuò)配程度卻不斷上升，直至2013年后才略微緩和。勞動(dòng)錯(cuò)配的明顯改善與對(duì)外開放進(jìn)程的不斷擴(kuò)大有著密切聯(lián)系，外資大規(guī)模的引入增大了對(duì)農(nóng)村勞動(dòng)力的需求，促使政府逐漸放寬關(guān)于勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移的限制性政策，無論是十六大提出的“改善農(nóng)村富余勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移就業(yè)的環(huán)境”，抑或是2012年中央經(jīng)濟(jì)工作會(huì)議指明將“有序推進(jìn)農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口市民化作為重要工作任務(wù)”等等，一系列的政策要求促進(jìn)了勞動(dòng)力的自由流動(dòng)。然而，在中國融入世界經(jīng)濟(jì)體系的同時(shí)，資本邏輯也深刻影響了中國的經(jīng)濟(jì)運(yùn)行方式，地方政府存在著引導(dǎo)資本配置到具有更高回報(bào)率的非農(nóng)業(yè)部門的傾向，于是資本錯(cuò)配問題愈發(fā)凸顯。由圖1可以發(fā)現(xiàn)，2006年以后農(nóng)業(yè)與非農(nóng)業(yè)部門間要素錯(cuò)配問題主要是由資本錯(cuò)配引致的，但這一趨勢(shì)隨著中國在2013年明確“走中國特色的現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)道路”與著手推進(jìn)城鄉(xiāng)一體化戰(zhàn)略開始出現(xiàn)了好轉(zhuǎn)。

圖1 總要素錯(cuò)配、資本錯(cuò)配與勞動(dòng)錯(cuò)配平均水平演變趨勢(shì)圖

1. 要素錯(cuò)配影響收入差距的空間差異分析

(1) 省份間收入差距層面。參照Caselli(2005)以及柏培文和楊志才(2019)的研究方法并加以改進(jìn)，采用收入分布的變異系數(shù)衡量收入差距，見式(7)：

(7)

其中，CV(lny*)為消除要素錯(cuò)配之后的人均收入變異系數(shù)，CV(lny)為存在要素錯(cuò)配時(shí)的人均收入變異系數(shù)。S代表消除要素扭曲配置之后由其他因素導(dǎo)致的收入差距，則1-S代表要素錯(cuò)配對(duì)收入差距的影響，S越小要素錯(cuò)配對(duì)收入差距的解釋力越高。

表5為要素錯(cuò)配對(duì)省份間收入差距的影響。資本和勞動(dòng)疊加錯(cuò)配層面，省份間2001年S值為0.641，表明要素錯(cuò)配能解釋省份間收入差距的35.9%，這與低收入省份比高收入省份錯(cuò)配程度較高的形勢(shì)相一致，側(cè)面反映了要素錯(cuò)配是造成低收入省份收入較低的原因之一；隨后，S值持續(xù)增大，要素錯(cuò)配對(duì)省份間收入差距的解釋力不斷降低，原因是相比于高收入省份，低收入省份的要素錯(cuò)配下降速度更快；2015年以后S值超過1，表明勞動(dòng)和資本錯(cuò)配疊加影響反而抑制了省份間收入差距的擴(kuò)大，這與金融危機(jī)后低收入省份的錯(cuò)配程度開始低于高收入省份的情形一致。省份間農(nóng)業(yè)內(nèi)部的S值以2013年為拐點(diǎn)先降后升；省份間非農(nóng)業(yè)內(nèi)部S值則基本保持在1.2左右，糾正錯(cuò)配反而會(huì)使得非農(nóng)業(yè)內(nèi)部收入差距擴(kuò)大約20%。資本錯(cuò)配層面，省份間S值大體呈上升趨勢(shì)，2013年S值超過1，資本錯(cuò)配成為省份間收入差距擴(kuò)大的阻力；省份間農(nóng)業(yè)內(nèi)部與非農(nóng)業(yè)內(nèi)部的S值一直大于1，資本錯(cuò)配對(duì)農(nóng)業(yè)內(nèi)部與非農(nóng)業(yè)內(nèi)部收入差距擴(kuò)大存在抑制作用。勞動(dòng)錯(cuò)配層面，勞動(dòng)錯(cuò)配對(duì)省份間收入差距的解釋力持續(xù)下降，解釋力由2001年的31.4%下降至2017年的13.9%；勞動(dòng)錯(cuò)配對(duì)省份間農(nóng)業(yè)內(nèi)部收入差距的解釋力持續(xù)增大，同時(shí)，勞動(dòng)錯(cuò)配一直是非農(nóng)業(yè)內(nèi)部收入差距擴(kuò)大的阻力。

表5 要素錯(cuò)配對(duì)全國省份間收入分配差距的影響(S值)

(2) 三大區(qū)域內(nèi)部收入差距層面。表6為要素錯(cuò)配對(duì)東中西區(qū)域收入差距的影響。從東部地區(qū)看，省份間S值大體上呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，且自2011年起S值大于1，說明低收入省份錯(cuò)配程度低于高收入省份，要素錯(cuò)配成為東部省份間收入差距擴(kuò)大的阻力；且一直以來要素錯(cuò)配對(duì)東部地區(qū)農(nóng)業(yè)內(nèi)部和非農(nóng)業(yè)內(nèi)部的收入差距擴(kuò)大起到了明顯抑制作用。從中部地區(qū)看，省份間S值自2013年起超過1；農(nóng)業(yè)內(nèi)部S值基本大于1，2017年糾正錯(cuò)配后收入差距將擴(kuò)大約1/3倍；非農(nóng)業(yè)內(nèi)部要素錯(cuò)配對(duì)收入差距的解釋力為5%左右。從西部地區(qū)看，資本和勞動(dòng)錯(cuò)配對(duì)省份間收入差距的解釋力明顯下降，2017年相比于2001年對(duì)西部省份間收入差距的解釋力下降了近30%；農(nóng)業(yè)內(nèi)部2005年后S值降至1以下，說明相比于農(nóng)業(yè)部門低收入省份，農(nóng)業(yè)部門高收入省份的要素錯(cuò)配降低速度更快，2005年后高收入省份的錯(cuò)配程度要低于低收入省份，要素錯(cuò)配成為西部地區(qū)農(nóng)業(yè)內(nèi)部收入差距擴(kuò)大的動(dòng)力；非農(nóng)業(yè)內(nèi)部S值一直大于1，說明非農(nóng)業(yè)內(nèi)部高收入省份錯(cuò)配程度更高，要素錯(cuò)配對(duì)西部地區(qū)非農(nóng)業(yè)部門收入差距擴(kuò)大起到了抑制作用。

表6 二元經(jīng)濟(jì)要素錯(cuò)配對(duì)三大區(qū)域收入差距的影響(S值)

(3) 產(chǎn)業(yè)間收入差距層面。參考柏培文和楊志才(2019)用組間方差來刻畫產(chǎn)業(yè)間收入差距，將各省農(nóng)業(yè)部門與非農(nóng)業(yè)部門的人均收入作為兩個(gè)組群，根據(jù)組間方差公式得到二元經(jīng)濟(jì)部門之間的收入差距表達(dá)式：

(8)

(9)

表7為要素錯(cuò)配對(duì)產(chǎn)業(yè)間收入差距的影響。資本和勞動(dòng)疊加錯(cuò)配的影響方面，2001年資本和勞動(dòng)要素錯(cuò)配對(duì)各層次的解釋力皆在97%以上，全國層面和東中部地區(qū)在金融危機(jī)之前的解釋力都保持在90%之上，意味著金融危機(jī)前要素錯(cuò)配是產(chǎn)業(yè)間收入差距擴(kuò)大的重要原因之一。金融危機(jī)后S值跳躍式上升并在2011年超過1，其中，東部地區(qū)的S值增速最為明顯。隨著S值上升，西部地區(qū)要素錯(cuò)配對(duì)產(chǎn)業(yè)間收入差距的影響力不斷下降，從2001年的97%降至2017年的5%。資本錯(cuò)配的影響方面，全國層面和東中部的S值都呈現(xiàn)出先降后升趨勢(shì)，且與勞動(dòng)力、資本疊加錯(cuò)配的影響較為類似，金融危機(jī)后S值開始上升并在2011年后超過1，資本錯(cuò)配成為產(chǎn)業(yè)間收入差距擴(kuò)大的阻力。相比于其他層面而言，西部地區(qū)S值的上升拐點(diǎn)相對(duì)滯后，呈現(xiàn)以2011年為拐點(diǎn)的U型趨勢(shì)，且2017年資本錯(cuò)配仍可解釋西部地區(qū)收入差距的62%。勞動(dòng)錯(cuò)配的影響方面，東西部地區(qū)S值穩(wěn)步上升，全國層面和中部地區(qū)S值在2015年之前穩(wěn)步上升，之后調(diào)頭向下；2017年勞動(dòng)錯(cuò)配可解釋全國、中部和西部產(chǎn)業(yè)間收入差距的30.2%、42.8%和51.8%，對(duì)于東部地區(qū)，勞動(dòng)錯(cuò)配是其收入差距擴(kuò)大的阻力。

表7 要素錯(cuò)配對(duì)產(chǎn)業(yè)間收入差距的影響(S值)

2. 要素錯(cuò)配對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的影響

(1) 模型與數(shù)據(jù)說明。由于鄉(xiāng)村主要以從事種植業(yè)的農(nóng)業(yè)人口為主，城市主要為從事非農(nóng)業(yè)的人口(杜國明和劉美，2021)，故城鄉(xiāng)要素錯(cuò)配可采用二元經(jīng)濟(jì)(即農(nóng)業(yè)與非農(nóng)業(yè))間的要素錯(cuò)配程度加以衡量?；谥暗姆治隹芍劐e(cuò)配對(duì)省份間、區(qū)域間和產(chǎn)業(yè)間的收入差距存在一定程度的影響，但關(guān)于二元經(jīng)濟(jì)要素錯(cuò)配對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的影響則未可知。有學(xué)者認(rèn)為，中國存在著的資本和勞動(dòng)力分別扭曲集中于城市和鄉(xiāng)村的現(xiàn)象，極可能是導(dǎo)致城鄉(xiāng)收入分配空間不平衡的關(guān)鍵因素(蔡昉和楊濤，2000)。因此，為探究要素錯(cuò)配對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的影響，本文擬構(gòu)建以下基準(zhǔn)模型：

gapi,t=α+β×di,t+γ×Xi,t+ηi+ηt+εi,t

(10)

其中，下標(biāo)i和t分別代表省份和年份。gap為城鄉(xiāng)收入差距，d為要素錯(cuò)配程度(dcapital為資本要素錯(cuò)配程度；dlabor為勞動(dòng)要素錯(cuò)配程度)，X為控制變量，ηi為省份效應(yīng)，ηt為年度效應(yīng)，εi,t為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

本文參考陸銘和陳釗(2004)用城鄉(xiāng)收入比刻畫城鄉(xiāng)收入差距，即城市居民人均可支配收入與農(nóng)村居民人均可支配收入(或純收入)之比，該比值越大城鄉(xiāng)收入差距越大。同時(shí)，選取經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、政府干預(yù)水平、對(duì)外開放水平、國內(nèi)貿(mào)易程度、市場(chǎng)化程度和投資水平和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)作為控制變量。其中，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平采用對(duì)數(shù)化的地區(qū)人均生產(chǎn)總值刻畫，并在模型中加入地區(qū)人均生產(chǎn)總值的平方項(xiàng)；政府干預(yù)程度以地方財(cái)政支出與地區(qū)GDP之比刻畫；對(duì)外開放水平以進(jìn)出口總額占地區(qū) GDP之比刻畫；國內(nèi)貿(mào)易程度采用社會(huì)消費(fèi)品零售額占地區(qū)GDP之比刻畫；市場(chǎng)化程度采用樊綱的市場(chǎng)化指數(shù)刻畫，數(shù)據(jù)源于wind數(shù)據(jù)庫，對(duì)于2017年缺失數(shù)據(jù)采用平均年增長(zhǎng)率進(jìn)行外推補(bǔ)全；投資水平采用固定資產(chǎn)投資額與地區(qū)生產(chǎn)總值之比刻畫；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)以第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占地區(qū)生產(chǎn)總值之比刻畫。

(2) 實(shí)證分析?；貧w模型方面，為了避免異方差對(duì)模型估計(jì)準(zhǔn)確性帶來的影響，所有系數(shù)匯報(bào)穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤下的估計(jì)結(jié)果。表中模型(1)、(2)、(3)分別考察的是總要素錯(cuò)配、資本錯(cuò)配和勞動(dòng)錯(cuò)配對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的影響?？紤]到要素錯(cuò)配與城鄉(xiāng)收入差距可能存在相互影響，因此，本文采用要素錯(cuò)配的滯后項(xiàng)作為工具變量進(jìn)行兩階段最小二乘法估計(jì)，從表8實(shí)證結(jié)果可知，總要素錯(cuò)配和勞動(dòng)錯(cuò)配的回歸系數(shù)在1%顯著性水平下顯著為正值，其經(jīng)濟(jì)含義為總要素錯(cuò)配和勞動(dòng)錯(cuò)配與城鄉(xiāng)收入差距具有顯著的正相關(guān)關(guān)系，即在其他因素不變的條件下，降低要素錯(cuò)配程度對(duì)縮小城鄉(xiāng)收入分配差距具有積極作用?？傄劐e(cuò)配程度每降低1%，城鄉(xiāng)收入差距減少0.556%；勞動(dòng)錯(cuò)配程度每降低1%會(huì)帶來城鄉(xiāng)收入差距縮小約1.734%。資本要素錯(cuò)配的回歸系數(shù)并不顯著，主要原因在于，當(dāng)農(nóng)村尚不具備成熟的市場(chǎng)環(huán)境時(shí)，資本下鄉(xiāng)反而會(huì)加大對(duì)農(nóng)村和農(nóng)民二次掠奪的風(fēng)險(xiǎn)(熊小林，2010；李慶海等，2012)，這使得資本錯(cuò)配對(duì)城鄉(xiāng)居民收入的影響具有不確定性。而許多研究認(rèn)為勞動(dòng)市場(chǎng)扭曲是形成城鄉(xiāng)收入差距的重要原因，戶籍制度、公共服務(wù)等因素限制導(dǎo)致流動(dòng)人口呈現(xiàn)鐘擺式遷徙，并不利于居民

表8 要素錯(cuò)配對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的影響

的安居樂業(yè)(陸銘和陳釗，2004；陳建華，2009)。此外，借鑒王少平和歐陽志剛(2007)以泰爾指數(shù)替換城鄉(xiāng)收入比衡量城鄉(xiāng)收入差距，并不改變主要解釋變量的結(jié)論，可見要素錯(cuò)配對(duì)城鄉(xiāng)收入差距具有一定解釋力。

進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)，不同區(qū)域的要素錯(cuò)配對(duì)于城鄉(xiāng)收入差距的影響具有異質(zhì)性。由表9回歸結(jié)果可知，東部地區(qū)和西部地區(qū)虛擬變量和總要素錯(cuò)配的交互項(xiàng)系數(shù)皆顯著為正，且西部地區(qū)交互項(xiàng)的系數(shù)值要高于東部地區(qū)。中部地區(qū)虛擬變量和總要素錯(cuò)配的交互項(xiàng)不顯著。這一估計(jì)結(jié)果表明，降低東西部地區(qū)的要素錯(cuò)配程度將有利于其縮小城鄉(xiāng)收入分配的差距，且西部地區(qū)要素錯(cuò)配程度降低要比東中部地區(qū)更能夠縮小城鄉(xiāng)收入差距。

表9 東中西地區(qū)的異質(zhì)性影響

五、 結(jié) 論

完善分配格局不僅有利于促進(jìn)實(shí)現(xiàn)共同富裕，也將促進(jìn)構(gòu)建以居民消費(fèi)為主體的新發(fā)展格局。一直以來，制度與戰(zhàn)略導(dǎo)向使得要素流向明顯偏非農(nóng)化，加上中國的城市與農(nóng)村的要素市場(chǎng)發(fā)育程度存在差距，農(nóng)村要素市場(chǎng)化發(fā)展長(zhǎng)期滯后于城市，進(jìn)而造成了二元經(jīng)濟(jì)要素錯(cuò)配問題，這成為導(dǎo)致區(qū)域收入分配差距的重要原因之一。本文通過構(gòu)建二元經(jīng)濟(jì)要素錯(cuò)配評(píng)估模型，證實(shí)了各省農(nóng)業(yè)與非農(nóng)業(yè)部門間的要素錯(cuò)配現(xiàn)象，并發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)與非農(nóng)業(yè)部門間勞動(dòng)力與資本疊加的要素錯(cuò)配大體上呈現(xiàn)出緩和態(tài)勢(shì)，其中，勞動(dòng)錯(cuò)配問題持續(xù)改善，反觀資本要素錯(cuò)配程度卻不斷上升。其次，相較于十八大時(shí)期，十九大時(shí)農(nóng)業(yè)部門中全國八成省份的勞動(dòng)要素投入有所下降，過半省份的勞動(dòng)冗余問題有所改善，除了上海、海南、黑龍江、重慶、貴州、青海和新疆外，其余省份農(nóng)業(yè)部門的資本投入不足問題皆有好轉(zhuǎn)；非農(nóng)業(yè)部門中除了河北、遼寧、陜西、吉林和湖南勞動(dòng)力不足情況惡化外，其余省份勞動(dòng)力投入皆有所增加，而資本冗余惡化與改善的省份數(shù)量參半。接著，分析了要素錯(cuò)配對(duì)省份間、三大區(qū)域內(nèi)部和產(chǎn)業(yè)間收入差距的空間差異，發(fā)現(xiàn)在不同階段錯(cuò)配對(duì)于收入差距的解釋力不盡相同，甚至出現(xiàn)了錯(cuò)配成為收入差距擴(kuò)大的阻力之現(xiàn)象。但這并不意味著錯(cuò)配的形成就具有了合理性，原因是這種阻力現(xiàn)象是由于不同收入省份錯(cuò)配下降速度與大小差異而產(chǎn)生的，錯(cuò)配本身依舊不利于配置效率的提高。隨后，本文探究了要素錯(cuò)配對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的影響，發(fā)現(xiàn)降低要素錯(cuò)配程度對(duì)縮小城鄉(xiāng)收入分配差距具有積極作用，且西部地區(qū)要素錯(cuò)配程度降低要比東中部地區(qū)更能夠縮小城鄉(xiāng)收入分配的差距。

總體上，中國二元經(jīng)濟(jì)間要素錯(cuò)配問題依舊存在。從要素流動(dòng)視角本文給出以下政策建議：第一，促進(jìn)要素資源的對(duì)流與互動(dòng)，是健全城鄉(xiāng)融合發(fā)展機(jī)制的基本要求?？沙浞掷卯?dāng)下數(shù)字經(jīng)濟(jì)的優(yōu)勢(shì)，促進(jìn)要素更高效配對(duì)，加快形成工農(nóng)互促、城鄉(xiāng)互補(bǔ)、要素互動(dòng)、全面融合、共同繁榮的新型工農(nóng)城鄉(xiāng)關(guān)系。第二，加快推進(jìn)農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化，是完善收入分配格局的關(guān)鍵之舉?？茖W(xué)化、機(jī)械化經(jīng)營可提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率、增加農(nóng)業(yè)產(chǎn)量，物流體系一體化、生產(chǎn)技術(shù)現(xiàn)代化為農(nóng)產(chǎn)品打開市場(chǎng)銷路提供了便利，助推了農(nóng)產(chǎn)品附加值的實(shí)現(xiàn)，有利于從根本上解決城鄉(xiāng)居民收入差距問題。第三，在促進(jìn)適度規(guī)模經(jīng)營發(fā)展的同時(shí)，也應(yīng)關(guān)注到小農(nóng)戶的需求。由于資本流入農(nóng)業(yè)多是流入規(guī)模戶，對(duì)于小農(nóng)的支持遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，而中國主要仍是小農(nóng)經(jīng)濟(jì)，可通過加快發(fā)展農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)來緩解小農(nóng)戶與現(xiàn)代農(nóng)業(yè)建設(shè)的矛盾，更好推動(dòng)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)體系現(xiàn)代化轉(zhuǎn)型。